牵引供电系统用移动式串联电容补偿方案探讨

针对线路坡度大、牵引负荷重的山区电气化铁路在开行货车且进行越区供电时,接触网末端电压水平经常低于设计规范要求的最低电压19 kV的要求,很难满足运输组织的需要,以丽江—香格里拉铁路为例,提出了区间移动式串联电容补偿方案,可以提高接触网末端电压水平,保障牵引供电系统越区时的运输要求,且较为节省投资。     

基于三维体验平台的系列船设计数据备份技术研究

有次序地改变船舶中某些参数而构成的组系船舶称之为系列船。目前基于三维体验平台的系列船设计数据存储方式不仅难以应对急剧上升的工程数据量,且无法应对大数据量下的备份等问题。针对以上问题,文章提出基于三维体验平台的系列船设计数据备份方案。以三维体验平台为研究对象,分析三维体验平台的架构、数据流、数据库及文件存储等,从平台软件和硬件两个方面提出解决方案,并对此方案进行实际验证。不仅能提升系统访问性能,还能实现系列船设计数据重复利用。     

两种码头桩定位方法的比较与分析

打桩定位是码头工程中的一个重要环节。在详细介绍了传统水上打桩定位原理和GPS-RTK码头桩定位技术原理。从作业进程、定位精度、对气候的要求等方面对两种定位方法进行了比较和分析。指出利用GPS-RTK码头桩定位技术进行水上打桩定位具有广阔的应用前景。     

超音频感应加热电源移相调功方法研究

在对现有感应加热电源功率调节方式比较分析的基础上,提出了一种脉宽移相调功与定角锁相控制相结合的方法来调节逆变器输出功率。该方法不仅满足了电压型逆变器的工作条件,而且实现了功率的大范围调节,主电路简单,可实现软开关。文中对输出功率与移相角的关系进行了理论分析,利用Matlab/Simulink软件搭建了仿真模型,并对该控制策略进行仿真及样机试验,结果验证了该方法的可行性。     

基于突变强度的交通事件自动检测算法

为设计1 种检测率高的快速路交通事件自动检测(Automatic Incident Detection， AID)算法，基于突变强度理论，分析交通事件下流量、速度、占有率突变强度在纵向时间序列的变化特征，得出事件时段，交通参数突变强度值较大. 本文以三参数突变强度乘积为事件评价指数设计了1 种快速路AID 算法. 新算法与3 种AID 算法对比得出：新算法检测率高 (100.00%)，误检率低(5.75%)；与横向时间序列相比，纵向时间序列数据稳定性更好；参数数量的增加可提高检测率. 新算法适用于各种流量，在低峰检测率为100.00%，误检率为0，检测效果最佳；高峰时段保持100.00%高检测率，误检率为5.66%，误检事件多发生在上下班早晚高峰和午休3个交通流量变化较大的时段.     

Nonlinear single track model analysis using Volterra series approach

In this paper, an original approach based on the Volterra series theory is applied in order to analyse a nonlinear single track model, which is considered to describe the vehicle dynamics behaviour in the nonlinear domain. This model is based on a polynomial approximation up to the third order of the Pacejka formula that describes the full tyre behaviour. The analysis of the model is carried out using a truncated form of the Volterra series; this allows the extraction of an analytical formulation of the nonlinear response characteristics. The analysis is focused on the extraction of the first order frequency response function expression and the understeer angle curve vs lateral acceleration, which characterises the vehicle typology and stability. The resulting equations and illustrations in both the cases are presented.     

牵引车制动系统挂车回路控制形式浅析

本文通过对比两种国内常用的牵引车制动系统挂车回路的控制原理、控制手柄旋转角度对挂车控制阀输出压力的影响等方面,分析两种控制方式的各自特点,也为今后牵引列车的制动系统设计提供分析模型。     

去噪分析和分离变形预测在深埋隧道中的应用研究

隧道变形易诱发相应的工程问题,对其防治及预测已成为地下工程领域的热点问题。为提高隧道变形的预测精度,达到有效掌握隧道变形规律的目的,以某隧道为工程实例,通过对其监测数据的去噪处理,将隧道变形的原始序列分离为趋势项和误差项序列,并利用GA-BP神经网络和时间序列模型对两序列进行预测,又结合支持向量机模型对前者的预测误差进行修正,以保证预测精度。结果表明:在去噪方面,得出半参数优化卡尔曼滤波的去噪效果最优,其次是sym8小波去噪和奇异谱分析;在预测方面,得出分离预测能一定程度上提高预测精度,但效果不明显,而误差修正模型能很大程度上提高预测精度,综合得到本文预测结果的平均相对误差为1.08%。预测模型具有精度较高等优点,能为深埋隧道的变形预测提供借鉴。     

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ETC短时交通流量预测是高速公路ETC管理的基础,准确的交通流量预测为交通枢纽管理方案设计与ETC车道的建设规划等提供指导.目前关于短时交通流量的研究很多,但多数是以数学表达式的形式进行模型表示,很难进行准确的趋势描述.本文基于多维时间序列的ETC短时交通流量预测模型,考虑了法定节假日、高速公路免费和天气等外界因素对ETC交通流量的影响,并结合某地尾号限行的特殊性,考虑"周几"因素,以某高速公路ETC车道交通流量数据为基础,进行预测.预测结果显示,该模型预测结果总体平均绝对相对误差为8.10%,表明该模型具有较强的实用性.     

基于SARIMA 模型的北京地铁进站客流量预测

通过对北京地铁2013 年5 月~7 月的进站客流量数据进行详细分析,总结北京 地铁进站客流量以周为周期的波动规律,选用季节时间序列（SARIMA）模型对北京地铁 进站客流量进行时间序列建模.利用符合要求的模型对北京地铁进站客流量进行预测,预 测结果能够较准确地描述北京地铁进站客流量的变化趋势,平均误差为0.3%.说明此模型 适用于地铁进站客流量的短时预测,基于预测结果进一步分析北京地铁进站客流量的特 点,为进一步优化进站设施布置、组织进站流线、高效安全的地铁运营组织提供参考建议.